隨著Internet技術(shù)的迅猛發(fā)展，人們正在享受著信息共享帶來的方便與快捷的同時，面臨著“數(shù)據(jù)豐富，但信息貧乏”的問題，個性化服務(wù)逐漸成為一種趨勢。無論是在電子商務(wù)、保險行業(yè)還是在電信業(yè)務(wù)中，都提倡為用戶提供個性化服務(wù)，而數(shù)字圖書館也不例外。作為學(xué)校最重要的信息服務(wù)機(jī)構(gòu)，數(shù)字圖書館如何在海量的圖書信息中發(fā)現(xiàn)其背后隱藏的重要信息并快速準(zhǔn)確主動地為讀者推薦其感興趣的書籍就顯得尤為重要，圖書智能推薦系統(tǒng)就是在這樣的背景下應(yīng)運(yùn)而生。目前，已經(jīng)有很多國內(nèi)學(xué)者投入到圖書智能推薦系統(tǒng)的研究當(dāng)中。其中，丁雪提出構(gòu)建基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的圖書智能推薦系統(tǒng)，黃曉斌提出基于協(xié)同過濾的數(shù)字圖書館推薦系統(tǒng)，劉飛飛提出基于多目標(biāo)優(yōu)化雙聚類的數(shù)字圖書館協(xié)同過濾推薦系統(tǒng)。然而，在這些研究中，圖書智能推薦系統(tǒng)都是以互聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)提供服務(wù)的，難以解決圖書館因海量數(shù)據(jù)帶來的存儲及推薦實(shí)時性問題。鑒于云計算平臺能提供海量的信息資源存儲和強(qiáng)大的計算能力，本文提出將圖書智能推薦系統(tǒng)構(gòu)建在云計算平臺上。通過結(jié)合目前IT領(lǐng)域研究比較熱門的云計算和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來解決數(shù)字圖書館的個性化服務(wù)效率問題，從而提升用戶的滿意度。